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一种消除误差累积的多级快速独立分量分析算法

姚俊良 杨小牛 李建东 张琰 韩维佳

姚俊良, 杨小牛, 李建东, 张琰, 韩维佳. 一种消除误差累积的多级快速独立分量分析算法[J]. 电子与信息学报, 2009, 31(11): 2643-2648. doi: 10.3724/SP.J.1146.2008.01546
引用本文: 姚俊良, 杨小牛, 李建东, 张琰, 韩维佳. 一种消除误差累积的多级快速独立分量分析算法[J]. 电子与信息学报, 2009, 31(11): 2643-2648. doi: 10.3724/SP.J.1146.2008.01546
Yao Jun-liang, Yang Xiao-niu, Li Jian-dong, Zhang Yan, Han Wei-jia. A Multi-stage FastICA Algorithm to Remove Error Propagation[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2009, 31(11): 2643-2648. doi: 10.3724/SP.J.1146.2008.01546
Citation: Yao Jun-liang, Yang Xiao-niu, Li Jian-dong, Zhang Yan, Han Wei-jia. A Multi-stage FastICA Algorithm to Remove Error Propagation[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2009, 31(11): 2643-2648. doi: 10.3724/SP.J.1146.2008.01546

一种消除误差累积的多级快速独立分量分析算法

doi: 10.3724/SP.J.1146.2008.01546
基金项目: 

国家杰出青年科学基金(60725105),国家973计划项目(2009CB320404),长江学者和创新团队发展计划(PCSIRT),国家863计划项目(2007AA01Z217), 国家自然科学基金(60572146),中电36所通信系统信息控制技术国家级重点实验室资助项目和高等学校科学创新引智计划基金(B08038)资助课题

A Multi-stage FastICA Algorithm to Remove Error Propagation

  • 摘要: 针对传统串行FastICA算法存在误差累积的缺点,该文提出一个多级结构的快速独立分量分析算法(MSFICA)。该算法采用两级结构来消除误差累积。为了降低算法的计算复杂度,第1级采用一种维数不断降低的方法来得到分离向量的初始值。第2级利用第1级得到的初始值直接对白化后的观测信号进行处理,不需要进行正交投影。仿真结果表明,该文提出的算法在增加少量计算复杂度的情况下,成功消除了误差累积,并且比已有的消除误差累积的并行算法有更好的SINR性能和BER性能。
  • Li H L and Adali T. A class of complex ICA algorithms basedon the kurtosis cost function. IEEE Transactions on SignalProcessing, 2008, 19(3): 408-420.[2]Lu W and Rajapakse J C. ICA with reference[J].Neurocomputing.2006, 69(16-18):2244-2257[3]张瑾, 方勇. 基于分块Contourlet 变换的图像独立分量分析方法[J].电子与信息学报.2007, 29(8):1813-1816浏览[4]付卫红, 杨小牛. 基于盲源分离的CDMA 多用户检测与伪码估计. 电子学报, 2008, 36(7): 1319-1323.Fu W H and Yang X N. The multi-User detection and chipsequence estimation for CDMA system based on the blindsource separation. Acta Electronica Sinica, 2008, 36(7):1319-1323.[5]Hyvarinen A and Bingham E. A fast fixed-point algorithm forindependent component analysis of complex valued signals.Journal of Neural Systems, 2000, 10(1): 1-8.[6]张贤达. 矩阵分析与应用. 北京:清华大学出版社, 2004, 第10章.Zhang X D. Matrix Analysis and Applications. Beijing:Tsinghua University Press, 2004, Chapter 10.[7]Cardoso J F and Laheld B H. Equivariant adaptive sourceseparation[J].IEEE Transactions on Signal Processing.1996,44(12):3017-3030[8]Chi C Y. Turbo source extraction algorithm andnoncancellation source separation algorithms by kurtosismaximization[J].IEEE Transactions on Signal Processing.2006,54(8):2929-2942
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出版历程
  • 收稿日期:  2008-11-25
  • 修回日期:  2009-04-27
  • 刊出日期:  2009-11-19

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